PHOTOVOICE METHOD TRENDS, STATUS AND POTENTIAL FOR FUTURE PARTICIPATORY RESEARCH APPROACH
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, researchers from around the world have shown deep interest in using photovoice as a method of analysis in scientific research. This might be due to the participatory strength of the method that acts as a bridge to connect researcher and community by balancing scientific research and mitigating action. The purpose of this research is to synthesize the available research on the photovoice method using the Scientometric method. This article explores the research landscape, key topics, and developments of the photovoice method based on the 1252 document data retrieved from the Web of Science Core Collection dated from 1997 to 2019. The results show that the interest in using this method is significantly high in the United States, Canada, and the United Kingdom as they are the major leaders in publication contributions. A Scientometric analysis for Document co-citation analysis was applied and 15 research clusters were identified. This paper reviews the main characteristics of 6 most important clusters and their contribution to the photovoice method. The outcome of this study contributes to academia, industry practitioners and policymakers by providing an understanding of overall trends, status, and potential research questions of study in this domain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,210 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,017 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».